Timescaledb

在物联网时代，出现了大量以时间为中心海量产生的传感器数据，称为时序数据。这类数据的特点是：

数据记录总有一个时间戳。
数据几乎总是追加，不更新也不删除。
大量使用近期的数据。很少更新或者回填时间间隔的缺失数据。
与时间间隔频率关系不大。但累积的数据量大，可能会有峰值。
对这类数据有多种聚合查询的需求，并且越快越好。例如，截止到目前为止，最大值/最小值/平均值是多少，数据流速是多少等。

为此，IT界兴起了时序数据库。TimeScaleDB是其中的佼佼者，截止到2022年7月，它的排名在第5名，值得使用。由于TimeScaleDB是postgresql的一个插件，因此非常便于安装与使用。同时，它也是一个开源的时间序列数据库，为快速获取和复杂查询进行了优化。此外，它也是多模型设计，在体现与时序数据相关的特性外，它执行的是“完整的SQL”，程序员很容易使用与管理它。

它的安装不复杂。使用以下命令在ubuntu bionic下安装单机版本。

apt install -y gnupg postgresql-common apt-transport-https lsb-release wget
/usr/share/postgresql-common/pgdg/apt.postgresql.org.sh
echo "deb https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/ubuntu/ $(lsb_release -c -s) main" > /etc/apt/sources.list.d/timescaledb.list
wget --quiet -O - https://packagecloud.io/timescale/timescaledb/gpgkey | apt-key add -
apt update
apt install -y timescaledb-2-postgresql-14
# 做一个调整
timescaledb-tune --quiet --yes
# 重新启动数据库服务
systemctl restart postgresql

# 以postgres用户启动命令行
su postgres -c psql

# 在psql命令行环境中。输入以下命令，从而关联到timescaledb这个扩展上。
CREATE database sensordb;
\c sensordb
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;
\q

# 再次连接
su postgres -c 'psql -d sensordb'
# 显示扩展列表(extensions)
\dx

一、创建时序相关得表

在sensordb下创建测试用的表，这个创建的过程有些特殊。相关命令如下：

# 传感器表，传统的表
CREATE TABLE sensors(
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  type VARCHAR(50),
  location VARCHAR(50)
);

# 传感器数据库，这个将转换成为超表
CREATE TABLE sensor_data (
  time TIMESTAMP NOT NULL,
  sensor_id INTEGER,
  pm25 DOUBLE PRECISION,
  temperature DOUBLE PRECISION,
  FOREIGN KEY (sensor_id) REFERENCES sensors (id)
);

# CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;

# 转换为超表
SELECT create_hypertable('sensor_data', 'time');

# 生成4个传感器
INSERT INTO sensors (type, location) VALUES
('a','地板'),
('a', '天花板'),
('b','地板'),
('b', '天花板');

# 测试一下。
select * from sensors;

接下来，使用python连接时序数据库，并且模拟相关的数据插入到表中。

二、使用python模拟数据

import psycopg2
import random
import datetime

# 事先创建后数据库demodb
demodb = psycopg2.connect(database="sensordb", user="postgres",
                          password="88488848", host="172.17.2.151", port="5432")

democur = demodb.cursor()

currenttime = datetime.datetime.now()

# 插入模拟出来的数据。
for _ in range(100000):
    currenttime = currenttime+datetime.timedelta(seconds=1)
    for id in range(1,5,1):
        pm25 = random.uniform(0, 300)
        temp = random.uniform(0, 40)
        insertsql = f'''insert into sensor_data(sensor_id,pm25,temperature,time) values({id},{pm25},{temp},'{currenttime}')'''
        democur.execute(insertsql)
    demodb.commit()

democur.close()
demodb.close()

这里插入10万秒的数据，相当于100000/86400=1.15(天)的数据。在插入数据的同时，就可以同时在数据库中进行按30分钟的分桶查询，这是时序数据库的一个特殊功能。

# su postgres -c 'psql -d sensordb'

SELECT
  time_bucket('30 minutes', time) AS period,
  AVG(temperature) AS avg_temp,
  last(temperature, time) AS last_temp,
  AVG(pm25) AS avg_pm25
FROM sensor_data
GROUP BY period;

SELECT
  time_bucket('60 minutes', time) AS period,
  AVG(temperature) AS avg_temp,
  last(temperature, time) AS last_temp,
  AVG(pm25) AS avg_pm25
FROM sensor_data
GROUP BY period;

此时，按30分钟时间窗口聚会的数据查询效果如下图所示：

可以看出，TimeScaleDB已经将数据按30分钟来聚合分析。当然，改成任意时间也是可以的，例如，可以改成5秒分析一次也可以，生成结果的时间也非常快。

Python工具箱系列(三十三)

Timescaledb

一、创建时序相关得表

二、使用python模拟数据

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